Испанский в кармане: Архитектура Telegram-бота с локальным Whisper.cpp, AI-диалогами и оценкой произношения
Привет, Хабр! Меня зовут Vlad, я начинающий Python-разработчик и энтузиаст изучения языков. Недавно я столкнулся с классической проблемой полиглота-самоучки: учебники дают теорию, аудиокурсы — пассивное восприятие, но нет главного — обратной связи по произношению. Репетиторы дороги, а разговорные клубы требуют уровня, которого у меня еще не было. Я решил закрыть эту боль кодом. Моя цель была амбициозной: создать Telegram-бота, который: Слушает голосовые сообщения и распознает речь без дорогих облачных API.Оценивает точность произношения в процентах, сравнивая с эталоном.
Как я написал ASR-движок на Rust: от разочарования в одной модели до мульти-модельной архитектуры
Кому лень читать полностью
Cryfish: Как научить большую языковую модель слышать и понимать звуки?
В мире искусственного интеллекта господствуют большие языковые модели (LLM, large language models). GPT и ее аналоги прекрасно справляются с написанием текстов, кода и генерацией картинок. Но что насчёт звука? Умение слушать и понимать аудио — это следующий логический шаг на пути к многомодальным системам.Сегодня мы расскажем вам о Cryfish — модели на основе LLM, которая не только читает, но и слышит. Мы разберём, как заставить LLM понимать речь, музыку, эмоции и бытовые шумы, и расскажем о сложностях, с которыми столкнулись при обучении.
Бенчмарк качества распознавания речи (ASR) в телефонии: как мы сравниваемся с Whisper, GigaAM и T-One
Привет! Распознаванием речи (ASR) уже никого не удивишь, но качественное распознавание на разговорном русском языке, а особенно в телефонии — очень сложная штука: люди редко говорят как профессиональные дикторы, часто бывает плохое качество звука с постоянными шумами на фоне и в целом есть миллиарды прочих нюансов. Наша компания занимается голосом больше 8 лет, есть собственные классные модели синтеза, распознавания и продукты на их основе, поэтому экспериментов мы проводим очень много и за появлением новых голосовых моделей следим очень внимательно.
